专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种AVS2反变换装置及方法-CN201910940173.4在审
  • 雷洪;罗玉明 - 福州瑞芯微电子股份有限公司
  • 2019-09-30 - 2021-03-30 - H04N19/42
  • 所述AVS2反变换装置包括:控制模块,用于控制所述AVS2反变换装置实现AVS2反变换;矩阵获取模块,与所述控制模块相连,用于获取多个残差矩阵矩阵拼接模块,用于对至少2个所述残差矩阵进行拼接,形成一残差方阵;系数选择模块,与所述控制模块相连,用于根据残差矩阵选择第一反变换系数矩阵和第二反变换系数矩阵;计算模块,用于利用所述第二反变换系数矩阵对所述残差方阵进行列变换获得一中间矩阵,以及利用所述第一反变换系数矩阵对所述中间矩阵进行行变换获得残差样本矩阵所述AVS2反变换装置将不易实现的矩形变换转换成易于实现的正方形矩阵变换,提高了系统的整体性能。
  • 一种avs2变换装置方法
  • [发明专利]一种基于循环神经网络的输入方法及装置-CN201711217459.7有效
  • 阮翀 - 北京新美互通科技有限公司
  • 2017-11-28 - 2021-01-05 - G06F40/216
  • 本发明公开了一种基于循环神经网络的输入方法及装置,该方法中,在获取词向量矩阵后,根据词向量矩阵构建过完备基底矩阵,根据过完备基底矩阵构建稀疏表示下标矩阵和稀疏表示系数矩阵。需要推荐候选词时,根据过完备基底矩阵、稀疏表示下标矩阵和稀疏表示系数矩阵,获取所需词语的词向量,根据该词向量和循环神经网络模型获取候选词。本发明通过过完备基底矩阵、稀疏表示下标矩阵和稀疏表示系数矩阵获取各个词语的词向量。而过完备基底矩阵、稀疏表示下标矩阵和稀疏表示系数矩阵的容量之和小于词向量矩阵,本发明的方案占用终端设备的空间较小,且计算量较小,从而减少对终端设备的存储能力和运量能力的需求,能够在多种终端设备中应用。
  • 一种基于循环神经网络输入方法装置
  • [发明专利]客户群体的确定方法和相关设备-CN202210099322.0在审
  • 董尚懿 - 中国农业银行股份有限公司
  • 2022-01-27 - 2022-04-29 - G06Q30/02
  • 本发明提供一种客户群体的确定方法和相关设备,该方法包括:根据各个客户的活跃数据生成伪特征向量;根据各个伪特征向量确定第一系数矩阵;根据第一系数矩阵以及特征矩阵确定第一函数式,并获取正则化参数;根据正则化参数对第一函数式中的第一系数矩阵进行正则化处理得到目标函数式,并求解目标函数式的最小解得到第二系数矩阵;根据第二系数矩阵对各个活跃数据进行谱聚类得到多簇数据,并根据每簇数据的特征确定每簇数据对应的客户所属的客户群体。本发明中,第二系数矩阵具有分组效应以及稀疏性,采用第二系数矩阵进行的谱聚类能够抑制不同聚类的对象之间的相关性且增加相同聚类的对象之间的相关性,提高了客户所属客户群体的聚类准确性。
  • 客户群体确定方法相关设备
  • [发明专利]一种自顶向下的自然图像恰可察觉失真阈值估计方法-CN202210025549.0在审
  • 刘震涛;姜求平 - 宁波大学
  • 2022-01-11 - 2022-05-20 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种自顶向下的自然图像恰可察觉失真阈值估计方法,其对源图像的灰度图像进行分块并向量化得到向量化矩阵;获取向量化矩阵的协方差矩阵及协方差矩阵的特征值与特征向量,将特征向量按特征值从大到小排列起来得到KLT核;计算KLT系数矩阵、KLT系数能量、归一化KLT系数能量、累积归一化KLT系数能量,并根据推导的感知无失真临界点计算方程计算感知无失真临界点;构建感知无失真系数重建矩阵,重建得到感知无失真系数矩阵;将感知无失真系数矩阵中的每维向量转换成图像块并重新拼接起来,得到感知无失真临界图像,进而得到恰可察觉失真阈值图;优点是能很好地反映人类视觉系统的视觉掩蔽特性,并能很好地刻画自然图像的视觉感知冗余度。
  • 一种向下自然图像可察觉失真阈值估计方法

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